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Enregistrement W2942862790

Conduire le changement de culture organisationnelle là où règne l’esprit de corps Le cas de la sécurité civile et des risques professionnels

2018· preprint· fr· W2942862790 sur OpenAlexaff
Anaïs Saint Jonsson, Emil Turc, Philippe Agopian

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2018
Typepreprint
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les fonctions régaliennes de l'Etat sont teintées d'une aura d'éminence particulièrement prégnantes dans les organisations qui sont chargées d'en développer les politiques publiques et leur application sur les territoires français. Il en résulte des cultures organisationnelles fortes, dont certaines s'incarnent dans un esprit de corps qui paraît constituer une partie de la cohésion professionnelle de ces métiers : défense, justice, sécurité… Nous souhaitons questionner la difficulté que les organisations publiques peuvent avoir à interpréter et mettre en œuvre des politiques édictées au niveau national, puisque d'une part celles-ci peuvent impliquer de véritables mutations de culture organisationnelle (voir par exemple l'étude de Calciolari et al., 2017) difficiles à mettre en œuvre pour les responsables de ces organisations, et d'autre part la marge de manœuvre qui leur est laissée pourrait impliquer une dilution de l'intention initiale de l'impulsion nationale. Pour cela, nous avons choisi d'étudier la sécurité civile dans le cadre de son évolution actuelle portant sur les risques professionnels encourus par les sapeurs-pompiers. En effet, dans l'optique gestionnaire qui est la nôtre, l'intérêt du sujet se trouve dans l'applicabilité et l'application effective de changements impulsés et de leurs impacts directs dans l'organisation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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